Accelerated Optimization for Machine Learning: First-Order Algorithms - Cong Fang,Huan Li,Zhouchen Lin
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 17-23 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
This book on optimization includes forewords by Michael I. Jordan, Zongben Xu and Zhi-Quan Luo. Machine learning relies heavily on optimization to solve problems with its learning models, and first-order optimization algorithms are the mainstream approaches. The acceleration of first-order optimization algorithms is crucial for the efficiency of machine learning. Written by leading experts in the field, thi ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
Six Not-so-easy Pieces: Einstein's Relativity, Symmetry, and Space-Time
Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Six Easy Pieces: Essentials of Physics Explained by Its Most Brilliant Teacher
Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Behave: The Biology of Humans at Our Best and Worst
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Age of Alchemy: How Early Innovators Shaped Modern Chemistry
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Secrets of our DNA: How Genetics has Changed the World
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Why We Sleep: Unlocking the Power of Sleep and Dreams
-25% su kodu BOOKS
Yra sandėlyje
TOP
Astrophysics for People in a Hurry: Essays on the Universe and Our Place Within It
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Rise and Fall of the Dinosaurs: A New History of a Lost World
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Rise and Reign of the Mammals: A New History, from the Shadow of the Dinosaurs to Us
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Determined: The Science of Life Without Free Will
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Learn Faster, Perform Better: A Musician's Guide to the Neuroscience of Practicing
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Beyond Inheritance: Our Ever-Mutating Cells and a New Understanding of Health
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
On the Origin of Species
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Introduction to Quantum Mechanics
Darrell F. Schroeter, David J. Griffiths
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think
Ola Rosling, Anna Rosling Rönnlund, Hans Rosling
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Universe: The Definitive Visual Guide
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Entangled Life: How Fungi Make Our Worlds, Change Our Minds and Shape Our Futures
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How Far the Light Reaches: A Life in Ten Sea Creatures
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Light Eaters: How the Unseen World of Plant Intelligence Offers a New Understanding of Life on Earth
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
This book on optimization includes forewords by Michael I. Jordan, Zongben Xu and Zhi-Quan Luo. Machine learning relies heavily on optimization to solve problems with its learning models, and first-order optimization algorithms are the mainstream approaches. The acceleration of first-order optimization algorithms is crucial for the efficiency of machine learning. Written by leading experts in the field, this book provides a comprehensive introduction to, and state-of-the-art review of accelerated first-order optimization algorithms for machine learning. It discusses a variety of methods, including deterministic and stochastic algorithms, where the algorithms can be synchronous or asynchronous, for unconstrained and constrained problems, which can be convex or non-convex. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference resource for users who are seeking faster optimization algorithms, as well asfor graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of optimization in machine learning in a short time.
Daugiau informacijos
| Autorius | Cong Fang, Huan Li, Zhouchen Lin |
|---|---|
| Leidėjas | Springer Nature Singapore |
| Išleidimo metai | 2020 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9789811529092 |